大数据并行优化算法研究：PVD和PVT算法的应用

大数据-算法-若干并行优化算法的研究 本文摘要信息是关于大数据-算法领域的硕士学位论文，论文主要研究了并行优化算法，特别是PVD算法和PVT算法在约束最优化问题中的应用。 第一章节主要介绍了并行优化算法的研究现状、发展方向及一些常用并行环境和软件。随着大数据时代的到来，传统的优化算法已经不能满足实际应用的需求，于是并行优化算法就成了研究的热点。 第二章节和第三章节，作者研究了含特殊约束最优化问题的PVD算法和PVT算法。在第二章节，作者对约束具有块可分结构最优化问题的PVD算法进行了研究，利用序列线性方程组方法对PVD子问题进行求解，给出了一个QP-free型PVD算法，它简化了PVD子问题的求解过程。在第三章节，作者对含边界约束的PVT算法进行了研究，给出了求解边界约束优化问题的PVT可行算法。 第四章节，作者研究了PVT算法和PVD算法在Rosen梯度投影对偶算法中的应用，给出了求解凸约束优化问题的部分并行的新算法。该算法可以用于解决大规模优化问题，具有实际应用价值。 论文的关键词包括最优化问题、PVD算法、PVT算法、PGD算法、全局收敛性、序列线性方程组、异步算法、边界约束等。 本文的研究结果可以用于解决大数据时代下的优化问题，具有很高的实际应用价值。同时，本文也为后续的研究工作奠定了基础，对于并行优化算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。 在大数据时代，优化算法的研究变得越来越重要。传统的优化算法已经不能满足实际应用的需求，于是并行优化算法就成了研究的热点。PVD算法和PVT算法是并行优化算法中的代表，论文的研究结果可以用于解决大规模优化问题，具有很高的实际应用价值。 此外，本文还讨论了PVD算法和PVT算法在实际应用中的优缺点，研究结果可以为后续的研究工作奠定基础，对于并行优化算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。 本文的研究结果可以用于解决大数据时代下的优化问题，具有很高的实际应用价值。同时，本文也为后续的研究工作奠定了基础，对于并行优化算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。